人工智能时代,算法不仅获得了支配物质资源的权力,也获得了支配精神资源的权力。在意识形态领域,算法技术的赋能强化了传统意识形态风险,算法的自我进化制造了意识形态黑箱,这些因素共同构成数字时代影响意识形态安全的新变量,要求我们积极探索和优化治理智能算法技术意识形态风险的新路径。
探索数据资源的所有制实现形式。一是实现数据确权。建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度。根据数据来源和数据生成特征,分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利,建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制,推进非公共数据按市场化方式共同使用、共享收益的新模式。二是建立数据资源保护机制。在建立国家、企业、个人的数据分级分类产权保护制度的基础上,制定相应的算法应用规则,防止商业平台滥用数据。三是加强公共数据资源的保护开发。整合现有平台数据库资源,加强国家公共数据基础设施建设,实施国家公共数据保护工程,运用技术手段设置个人信息与平台企业的“防火墙”和“过滤网”,建立有关数据资源使用的授权许可制度和使用权交易制度,保障国家数据安全。
逆向改造商业算法的计算逻辑。强化技术研发,把主流价值观原则转化为算法规则,在算法技术的底层逻辑中嵌入意识形态架构。加强对商业平台算法的逆向工程改造,强化平台算法的伦理适应性,将“猜你喜欢”的迎合逻辑转变为“猜你应该”的引导逻辑。强化“定向数据喂养”,以算法伦理和数据伦理强化通用模型的价值观构造,推进主流价值观算法化进程。现有商业算法已经通过海量数据喂养,实现对用户的精准匹配和“用户画像”的描绘,这为我们逆向改造商业算法提供可靠的基础。通过调整计算逻辑,能够运用现有用户标签实现基于主流价值观算法的精准匹配。加强应对意识形态对抗的人工智能模型的开发。对西方政治化人工智能平台的算法渗透作出应对,围绕意识形态对抗中的核心议题,构建知识链数据库,通过对大模型的系统训练,将中国的理论转化为具有普遍性的数字知识产品,防范西方话语霸权,提升国家传播能力的智能化水平。
打造场景多元化的算法应用生态。构建多元的算法供给机制。在商业算法占据垄断地位的条件下,要将价值观嵌入不同的平台算法,强化个性化推荐的多元供给,形成竞争性算法生态,保护用户价值体验的多元性。通过算法技术构建更多主流意识形态内容生产和传播的数字场景,积极支持和引导基于主流意识形态建设的数字应用开发。同时,基于前瞻性技术发展趋势,主动对接青年群体的数字化需求,打造具有鲜明意识形态导向的互动平台,让主流价值观通过算法赋能不断扩大其影响力。
构建管用一体的算法治理机制。加强对算法工程师的伦理训练。通过一定的组织机制,加强对算法工程师的伦理训练,提高算法工程师的政治意识,建设具有政治责任感的算法工程师队伍。加强对算法应用平台的行业规制。通过完善法律体系和行业规则,加强对各种平台,包括主流媒体和商业平台的价值观规制,形成对算法应用的群体共识。加强符合主流价值观的算法的技术研发。引导高校科研院所、企业集中攻关,以算法技术支撑意识形态建设,将政策治理嵌入算法之中,运用算法治理算法。特别是要通过对大模型的多元场景应用和定向数据喂养,不断提升其在意识形态建设中的数字引擎功能。(李嘉莉)